壓縮傳感理論應(yīng)用于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、作為物聯(lián)網(wǎng)的核心技術(shù)，無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)因?yàn)槠鋺?yīng)用靈活性和信息感知有效性受到了越來(lái)越多的關(guān)注。也正是因?yàn)橐ＷC傳感器節(jié)點(diǎn)的靈活性，其硬件資源和能源供給部分受到限制，難以滿足大規(guī)模高密度海量信息的傳送和處理，成為制約WSN大規(guī)模應(yīng)用的重大技術(shù)難題。
　　近年來(lái)，壓縮傳感(CS)理論獲得了廣泛關(guān)注和研究。壓縮傳感將采樣與壓縮過(guò)程合并，直接將稀疏或者可壓縮信號(hào)中的“冗余”信息丟棄，因此降低了信號(hào)采樣頻率，并且節(jié)省了存儲(chǔ)和傳輸成本。

2、壓縮傳感理論的出現(xiàn)，為無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的海量數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲(chǔ)以及節(jié)點(diǎn)續(xù)航能力等問(wèn)題提供了一種全新的技術(shù)解決方案，可加快物聯(lián)網(wǎng)工程發(fā)展的步伐。
　　本文在對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)特性分析的基礎(chǔ)上，將壓縮傳感理論的關(guān)鍵技術(shù)作為主要研究?jī)?nèi)容，致力于將CS理論應(yīng)用到WSN中，為此展開(kāi)了多方面研究工作:
　　1.信號(hào)稀疏表示:在自然界中的稀疏信號(hào)是少見(jiàn)的，但是大部分信號(hào)都可以在某個(gè)域上進(jìn)行稀疏表示。在深入研究WSN數(shù)據(jù)特性的基礎(chǔ)上，利用

3、過(guò)完備字典對(duì)信號(hào)進(jìn)行稀疏，分別生成了離散余弦基、Haar、Chirplet以及Db小波等過(guò)完備原子庫(kù)，并進(jìn)行了多參量級(jí)聯(lián)過(guò)完備學(xué)習(xí)字典仿真，仿真結(jié)果表明:Chirplet和Db小波過(guò)完備字典稀疏效果優(yōu)于DCT過(guò)完備字典和Haar小波過(guò)完備字典，使用范圍也更廣;級(jí)聯(lián)過(guò)完備字典對(duì)于與先驗(yàn)?zāi)Ｐ拖嗨频男盘?hào)稀疏效果非常明顯。
　　2.測(cè)量矩陣:基于滿足約束等距性(RIP)這一條件，對(duì)高斯隨機(jī)測(cè)量矩陣、伯努利隨機(jī)測(cè)量矩陣和托普利茲以及循環(huán)測(cè)量

4、矩陣等進(jìn)行了研究，并通過(guò)仿真對(duì)之進(jìn)行了對(duì)比分析。并在此基礎(chǔ)上，提出了一種易于硬件實(shí)現(xiàn)、存儲(chǔ)空間需求低的伯努利偽隨機(jī)循環(huán)矩陣。仿真結(jié)果表明:在測(cè)量數(shù)M滿足一定條件時(shí)，伯努利偽隨機(jī)矩陣可以高精度實(shí)現(xiàn)信號(hào)的測(cè)量與重構(gòu)。
　　3.信號(hào)重構(gòu):重構(gòu)算法是目前研究較深入而且成果較多的一項(xiàng)技術(shù)，本文從重構(gòu)精度、速度以及成功率等方面對(duì)現(xiàn)有的重構(gòu)算法進(jìn)行了對(duì)比分析，在分析現(xiàn)有各種算法優(yōu)劣性的基礎(chǔ)之上，根據(jù)WSN的數(shù)據(jù)特性，提出了一種實(shí)用性更強(qiáng)、重構(gòu)精

5、度更高、穩(wěn)定性和魯棒性更好的ITSAOMP重構(gòu)算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:在測(cè)量矩陣滿足一定條件時(shí)，借助于ITSAOMP算法，可以高概率、低失真地重構(gòu)原始信號(hào)，并且具備較好的噪聲魯棒性。
　　4.將壓縮傳感和周期非均勻采樣有機(jī)結(jié)合:周期非均勻采樣是有效降低采樣頻率、提高采樣精度的一種方法，它利用多通道采樣系統(tǒng)對(duì)信號(hào)進(jìn)行采樣。根據(jù)非均勻采樣系統(tǒng)的特點(diǎn)，利用聯(lián)合子空間理論將采樣和重構(gòu)過(guò)程轉(zhuǎn)化為矩陣或向量運(yùn)算，并借助CS理論，將稀疏信號(hào)重構(gòu)算法